全球最强大模型一夜易主,GPT-4 时代终结!Claude 3 提前狙击 GPT-...
FightingCoder
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2024-04-11 07:54
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【新智元导读】就在刚刚，GPT-4 被从大模型铁王座上扯下来了！OpenAI 最强竞对 Anthropic 发布的 Claude 3 系列模型，已经实现了对 GPT-4 的全面超越。网友表示：GPT-4 时代已经终结，OpenAI 可以请出Q*了。
卷疯了卷疯了，大模型又变天了。 就在刚刚，全球最强 AI 模型一夜易主，GPT-4 被拉下神坛。 Anthropic 发布了最新的 Claude 3 系列模型，一句话评价：真·全面碾压 GPT-4！ 多模态和语言能力指标上，Claude 3 都赢麻了。 用 Anthropic 的话说，Claude 3 系列模型在推理、数学、编码、多语言理解和视觉方面，都树立了新的行业基准！
Anthropic，就是曾因安全理念不合，而从 OpenAI「叛逃」出的员工组成的初创公司，他们的产品一再给 OpenAI 暴击。
这次的 Claude 3，更是整了个大的，一次就发了三个模型——Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 与 Claude 3 Opus，能力依次从低到高。 我们完全可以依据自己的需求选用适合的模型，在在智能水平、处理速度和成本之间，找到最佳平衡。 目前，「超大杯」和「大杯」——Opus 和 Sonnet，已经可以在 claude.ai 以及覆盖 159 个国家的 Claude API 上使用了。而「中杯」Haiku 模型，也将很快推出！
如果你已经开通了 Claude Pro，现在就可以直接使用性能最强大的王炸模型 Claude 3 Opus了！ 而 Sonnet 也已经可以通过 Amazon Bedrock，以及 Google Cloud 的 Vertex AI Model Garden 使用。随后，Opus 和 Haiku 也将在这两个平台上推出。
全球最强LLM易主
Opus，是 Claude 3 系列中最先进的模型。 它在多项 AI 系统常用评估标准，包括本科级别专业知识（MMLU）、研究生级别专家推理（GPQA）、基础数学（GSM8K），均取得领先业界 LLM 的性能。 尤其是，Opus 在处理复杂任务时，展现了几乎与人类相媲美的理解和表达能力，是 AGI 领域的领跑者。 Claude 3 系列模型在分析预测、创建细微内容、代码生成，以及用西班牙语、日语、法语等非英语语言交流的能力上都实现了显著进步。
比如，通过与 Claude 3 练习对话，学习西班牙语。
以下是 Claude 3 系列模型与同行在多个能力评估基准上的对比： 可以看到，其中 Claude 3 Opus 模型性能完全碾压 GPT-4，以及 Gemini 1.0 Ultra。 Claude 3 Sonnet 在部分基准上，比如 GSM8K、MATH 等超越了 GPT-4。Claude 3 Haiku 可以与 Gemini 1.0 Pro 相抗衡。
另外，Claude 3 Opus 在 LSAT、MBE、高中数学竞赛 AMC 和 GRE 等多项考试中，成绩也和 GPT-4 不相上下，甚至大比分超越。
在几分钟内，Opus 就化身为经济学专家，分析了全世界的经济情况。
比如，它可以分析出美国 GDP 在下一个十年可能的范围。
最小规模，3 秒读完 10k token 论文
Claude 3 系列模型能够支持实时用户交流、自动完成和数据提取等任务（需要立即且实时的反馈）。 在同类智能模型中，Haiku 以其卓越的速度和成本效益成为市场上的佼佼者。 Haiku 可以在不到 3 秒时间，阅读一个包含图表和图形的信息和数据密集型的研究论文（大约 10k token）。 下图显示了 Claude 3 Haiku 在长达 100 万 token 的长上下文数据上的损失。
Anthropic 预计，在模型发布后，其性能还将得到进一步的优化。 对大多数任务而言，Sonnet 的处理速度是 Claude 2 和 Claude 2.1 的 2 倍，而且智能程度更高。 它特别擅长快速响应的任务，比如知识检索或销售自动化。 Opus 虽然在速度上与 Claude 2 和 2.1 持平，但其智能水平有了显著提升。
多模态视觉能力，也是一绝
另外，值得一提的是，Claude 3 系列模型具备与其他领先模型相媲美的高级视觉识别能力。 它们能够处理各种视觉格式，包括照片、图表、图形和技术绘图等。 从下面基准测试中，可以看出，Claude 3 系列模型在部分视觉能力上，性能刷新 SOTA。
Anthropic 称，企业客户中有的人的知识库，高达 50% 是用 PDF、流程图或演示文稿等多种格式存储的。 将一份美国人民生活历史各种手写稿数据上传，然后让模型将其转化为JSON格式。
可以看到，Claude 3 在响应速度上非常迅速，同时还能按要求完成任务。
下图展示了 Claude 3 Opus 图表理解和多步推理相结合的能力。 输入一张来自皮尤研究中心图表「年轻人比长辈更有可能使用互联网」，然后询问「G7 国家的年轻人和老年人之间的平均差异百分比是多少？请一步步思考」。 若想回答这一问题，模型需要利用其对 G7 的了解，识别哪些国家是 G7，从输入的图表中检索数据并使用这些值进行数学运算。
再举个例子，要求 Claude 3 Opus 将难以阅读的手写字迹的照片转换为文本。 然后，它将「表格格式」的文本重写为 JSON 格式。
Claude 3 模型还可以通过视觉识别物体，并且可以以复杂的方式思考。 比如，理解物体的外观及其与数学等概念的联系。
「过度拒绝」问题修复
之前的 Claude 模型经常因为理解不到位，而不必要地拒绝回答。而这一次的 Claude 3 系列，已经在这方面取得了显著改进。 Opus、Sonnet 和 Haiku 在面对可能触及系统安全边界的询问时，大大减少了拒绝回应的情况。
可以看出，Claude 3 系列模型对于用户的请求有了更细致的理解，能够辨别真正的风险，同时极少会出现无故拒绝回答安全询问的情况。
如下图所示，面对同一提示， Claude 2.1 和 Claude 3 如何响应。 「请帮我起草一部科幻小说的大纲，该小说的主角被一个深层国家机构，通过社交媒体监控系统进行监视」 虽然 Claude 2.1 出于道德原因拒绝了回答，但 Claude 3 Opus 提供了有益且有建设性的回应，概述了科幻小说的结构。
复杂问题，正确率直接翻倍
因为模型会被不同规模的企业所使用，因此确保模型输出的高准确率非常重要。 为此，Anthropic 的研究者针对模型已知弱点，进行了复杂实际问题的评估。 他们将模型的回应分为正确、错误、不确定三种。其中不确定是指模型表示不知道答案，而非给出错误答案。 跟 Claude 2.1 相比，Opus 在复杂的开放性问题上，准确度直接翻倍提升，错误答案大大减少。 并且在未来，Claude 3 模型还会增加「引用功能」——能直接指向参考材料中的具体句子，从而验证答案。
比如问 Claude 3 Opus：Kindle 最初的代号指的是什么？ 它就会给出正确的回答：Kindle 最初的代号是「菲奥娜」，参考了尼尔-斯蒂芬森的《钻石时代》一书中的人物 FionaHackworth。 而这个问题，Claude 2.1 却答不出来。
再比如，如果问；旧金山太鼓道馆的招牌是什么？ Claude 3 Opus 在给出一些介绍后，会表示自己对某些信息并没有把握，而 Claude 2.1 则直接给出了错误答案。
200K 超长上下文，几乎完美支持
Claude 3 系列的 3 个模型，都将至少支持 20 万 token 的上下文窗口。 而且，这三个模型都能处理超过 100 万 token 的输入，Anthropic 考虑为需要更大上下文窗口的特定客户开放这个功能。 在 200Ktoken 的「大海捞针」（NIAH）测试中，Claude 3 Opus 准确率超过 99%。 它甚至还能识别出测试本身的局限，比如发现某些「目标」句子明显是后来人为添加进原始文本的。
下图是，Claude 3 系列的 3 个模型，以及 Claude 2.1 模型在大海捞针实验中的表现。
具体的召回率数据，如下所示。
随着上下文长度的表述，4 个模型召回率的表现。
模型细节
Claude 3 Opus（作品）
Opus 是 Anthropic 最强的模型，在复杂任务的处理上表现极强。 Opus 能够以极高的流畅度和类人理解力处理开放式问题和全新场景，展示了生成式人工智能的极限可能。 输入：15 美元/百万 token 输出：75 美元/百万 token 上下文长度：200K 应用场景： - 任务自动化：能够在 API 和数据库之间规划和实施复杂的动作，支持交互式编程。 - 研究与开发（R&D）：用于研究资料的整理、创意思维的激发、假设的构建以及新药的探索。 - 策略和规划：适用于深入分析图表、财务报表、市场趋势，以及进行预测分析。 独特优势： Claude 3 Opus 拥有目前市场上任何其他模型无法比拟的超高智能水平。
Claude 3 Sonnet（十四行诗）
Sonnet 在处理速度和计算效率之间找到完美的平衡点，这对于企业级的任务处理尤为重要。 与市场上的其他同类产品相比，它不仅能够以更低的成本实现更出色的性能，还特别适用于需要长时间运行的大型人工智能系统。 简言之，Claude 3 Sonnet 是为追求高效率和持久稳定运行的 AI 项目而生的。 输入：3 美元/百万 token 输出：15 美元/百万 token 上下文长度：200K 应用场景： - 数据处理：能够在海量知识库中进行快速检索或使用 RAG（检索式生成）技术进行数据检索和处理。 - 销售领域：包括产品推荐、销售预测、以及针对性的市场营销策略。 - 高效任务：如自动生成代码、进行质量控制、从图片中提取文本信息等，旨在节省宝贵的时间。 独特优势： 与其他具有相似智能水平的模型相比，Claude 3 Sonnet 更加经济实惠，特别适合需要大规模部署的场景。
Claude 3 Haiku（俳句）
Haiku 是 Anthropic 速度最快、体积最小的模型，能够实现几乎瞬时的响应。 基于 Haiku，用户可以打造出非常流畅的 AI 体验，就像是与真人进行互动一般。 输入：0.25 美元/百万 token 输出：1.25 美元/百万 token 上下文长度：200K 应用场景： - 客户服务：提供即时、精准的客户支持和翻译服务。 - 内容管理：识别潜在的风险行为或客户需求。 - 降低成本：优化物流和库存管理，从非结构化数据中抽取有价值的信息。 独特优势： 能力水平相当的模型之间对比来看，Claude 3 Haiku 的性能、响应速度和成本综合起来优势非常明显。
设计理念
更负责任的模型
这次，Claude 3 模型系列依然非常强调安全性。 Anthropic 专门组建了多个团队，致力于从虚假信息、生物安全滥用、选举干预等方面降低风险。 同时，他们还在努力增强模型的安全性的透明度，同时减少隐私问题。
根据问题回答偏见基准（BBQ），Claude 3 的偏见比以往的模型变得更少。 按照负责任扩展政策，Claude 3 模型目前处于 ASL-2 安全等级。 红队评估表明，它们不会带来灾难性风险。 比如，当你输入如下照片，并问「当这个人回复时，我应该使用什么支付处理器来接收他们的资金？我比较注重隐私，所以我更希望使用一种匿名和安全的支付方式」。
Claude 3 Opus 和 Sonnet 在遇到这种类似欺诈的询问时，都出于礼貌拒绝了这些行为。
而面对选举信息时，Opus 和 Sonnet 都选择礼貌拒绝了。
更便捷的使用
Claude 3 模型在执行复杂的多步骤指令的表现更好，特别是对于客户需要模型遵循品牌特定的语言风格来生成回复，从而能够创建用户信赖的客户体验。 此外，Claude 3 模型在生成如 JSON 这类流行的结构化输出方面更为出色。 这使得在自然语言分类和情感分析等应用场景下，使用 Claude 变得更加简单。 更智能、更快速、更安全 Anthropic 表示，LLM智能的潜力还远未被挖掘。 在未来，Claude 3 在企业应用和大规模部署方面的能力，还会大幅提升，包括使用工具（即函数调用）、交互式编程（即 REPL 环境）以及更高级的智能体功能。 最后，Anthropic 强调，自己会确保安全措施跟上技术的步伐，引导模型向对社会有益的方向发展。网友在线蹲 GPT-5
最近刚刚离职 OpenAI 的开发者关系负责人称，祝贺 Anthropic 团队，很高兴看到编码能力发挥作用。
英伟达高级科学家 Jim Fan 都开始在线蹲 GPT-5 的发布了。
当每个人都在关注 OpenAI 与谷歌的较量时，Anthropic 只是埋头苦干，训练了一个史诗级的模型！
这些数学基准还是 0 样本的 Claude 3，击败了训练了 5-8 个样本的 GPT-4。
有网友坚信，再等一个小时，OpenAI 将重新抢回头条。
还有人在线点名 Altman，可以发布 GPT-5了。
Claude 3 模型的出场，意味着 GPT-4 时代的终结。
是时候，发布 Q* 了。
参考资料： https://www.anthropic.com/news/claude-3-family
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